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个人位置信息是一种物理隐私信息,敌手可以根据背景知识获取用户的真实身份。为了分析位置服务的用户隐私问题,建模了敌手进行身份推理攻击的过程,并提出了一种根据个人位置信息测量身份泄露的贝叶斯推理方法。通过对比观测的位置信息与背景知识数据库的匹配程度,该方法能重新识别用户真实身份。实验采用了真实路网的数据集,结果显示不可信LBS通过收集查询请求能以很高的概率确定用户真实身份。研究表明高精度的个人位置信息泄露导致很高的身份隐私风险。